自 ChatGPT 爆火之后，全球掀起了一輪 AI 產品熱潮。

　　但你有沒有注意到，幾乎所有網頁端的 AI 工具，看起來都一個模樣：一個輸入框、對話氣泡以及側邊欄歷史記錄。

　　但聊天界面是最好的交互方式嗎？

　　最近，一篇在 Medium 上引發廣泛討論的文章《Are we designing AI products all wrong？》拋出了這個問題。

　　作者 Hoang Nguyen 是一位擁有 14 年經驗的資深 UX 設計師，他在博客中犀利地指出：聊天界面本質上是一種懶惰的解決方案。

　　這篇文章切中要害，信息密度極高，對于任何正在做 AI 產品的人來說，都值得細讀、深思：我們，是不是把 AI 產品設計錯了？

　　太長不看版如下：

　　1?? 聊天界面并不是 AI 產品的最佳交互方式

　　當前市面上的網頁 AI 工具大多采用千篇一律的聊天框設計（一個輸入框 + 聊天氣泡 + 側欄記錄），這種模式看似通用，實則是一種偷懶的解決方案。

　　聊天界面對復雜任務支持不佳，無法有效承載多步操作、上下文跟蹤和真實工作流的協作需求。

　　2??「聊天優先」設計對用戶不友好，反而制造了大量認知負擔

　　多數用戶并不擅長通過聊天界面與 AI 交互，他們需要花費大量精力輸入提示詞、復制內容、反復修改，效率低下。

　　聊天界面迫使用戶去適應系統，而不是系統理解用戶，這是用戶體驗設計的大忌。

　　基于聊天的 AI 工具實際上排除了大量潛在用戶，用戶體驗失敗的代價已經顯現。

　　3??AI 想要帶來真正的用戶體驗，就必須嵌入用戶的工作流程

　　成功的產品如 GitHub Copilot、Microsoft 365 Copilot，不是單獨造聊天機器人，而是把 AI 深度集成到用戶現有的工作環境中。

　　這種嵌入式設計理解用戶上下文、減少切換成本，幫助用戶更自然地完成任務。

　　4??「混合式工作空間」是更可持續的 AI 產品設計范式

　　Hoang Nguyen 提出「Hybrid Workspace Model」，強調將 AI 能力以非打斷式方式嵌入文檔、表格、編輯器等真實工作場景中。

　　它包含兩層：工作環境層 + 智能能力層，支持上下文感知、漸進式交互和低認知負荷的設計。

　　5?? UX 設計師與產品團隊需要做出戰略轉型

　　從「聊天氣泡」優化者轉向工作流架構設計師，理解并提升用戶的真實工作模式。

　　聊天框是過渡階段的產物，就像騎車時的輔助輪。未來 AI 產品的競爭力，來自于「深度集成」的系統能力，而不是一個漂亮的聊天界面。

　　附上博客地址：

　　https://uxdesign.cc/are-we-designing-ai-products-all-wrong-d54d1005c92f

　　我們是不是把 AI 產品設計錯了？

　　這關乎 AI 產品的未來，也關乎你的職業發展，必須認真對待。

　　各位設計同行們，我們需要好好聊聊。就在我們不斷打磨 Figma 原型、爭論微交互細節的同時，整個 AI 行業卻在不知不覺中陷入了我們職業生涯中最大的一場用戶體驗設計失敗。而更糟的是——我們每個人都難辭其咎。

　　作為產品設計師和設計主管或者其他職位，我們一直以通過深思熟慮的交互設計來解決復雜用戶問題而自豪。然而，面對 AI 產品時，我們卻集體放棄了設計原則，選擇了最偷懶的解決方式：無處不在的聊天框。

　　聊天界面本質上是一種懶惰的解決方案。

　　如今所有 AI 產品看起來都一模一樣，這應該讓你感到警惕。

　　截圖：Claude、Airtable、Perplexity、ChatGPT、Manus、DeepSeek

　　ChatGPT、Claude、Perplexity、DeepSeek、Manus……隨便打開一個 AI 產品，你會看到同樣乏味的界面：底部的輸入框、對話氣泡、側邊欄歷史記錄。12 個主流平臺的界面幾乎一模一樣。這不是以用戶為中心的設計，而是徹底放棄設計。

　　有一個事實沒人愿意承認：聊天界面其實是一種懶惰的解決方案。

　　正如用戶體驗專家 Amelia Wattenberger 直言不諱地指出的那樣：「聊天機器人不是未來的交互方式」，因為它們只是開發者為圖省事選擇的「阻力最小的路徑」，而不是認真設計出來的用戶體驗。

　　我們也因此陷入了一種我稱之為「ChatGPT 式的表層模仿」——只學了它的界面和形式，卻沒理解它背后的設計邏輯和交互本質。

　　大多數用戶根本不擅長使用聊天界面。我們卻設計了這樣的系統，并在界面出問題時反過來怪用戶，而不是去解決真正的設計缺陷。

　　種種證據早已擺在我們面前，但我們選擇視而不見。因為一旦承認錯誤，就意味著我們過去幾個月的設計沖刺都走錯了方向。

　　那些我們一直忽略的用戶反饋

　　想象一下 Maya，一個內容策略師，在使用一款常見的 AI 寫作工具。她花了半個小時在聊天界面里打磨一篇博客的大綱。

　　Maya 輸入請求，收到回復，把內容復制到 Google Docs，發現還需要修改，再回到聊天界面，重新解釋背景，再得到一個新回復，然后手動把它和之前的內容合并。來來回回，耗費巨大。

　　「這就像在和一個失憶的人對話，」Maya 說，「我花在解釋我想做什么上的時間，比真正動手做的時間還多。」

　　數據也印證了 Maya 的挫敗感。用戶有 11% 到 27% 的計算機使用時間被低效的 AI 交互浪費掉，其中有 26% 的問題最終根本沒有解決。作為設計師，這樣的數據應該讓我們警醒。

　　Nielsen Norman Group 的研究顯示，由于表達能力上的限制，基于聊天的 AI 工具實際上排除了大約一半的潛在用戶。Jakob Nielsen 稱這是一種「根深蒂固的可用性問題」，它迫使用戶變成「提示工程師」，只是為了完成最基本的功能。

　　對于設計團隊來說，一個不太好接受的現實是：我們設計的界面需要用戶去適應系統，而不是讓系統去適應用戶的思維模式。這是用戶體驗設計中的大忌，但我們都犯了。

　　而最致命的證據呢？80% 的企業級 AI 項目在試點階段之后無法規模化，原因主要是用戶無法真正采用。這些看似漂亮的聊天界面，不僅效率低下，更可能直接毀掉一項業務。

　　別再拿 Google 搜索類比 AI 協作了

　　幾乎每次開會，總有人會說：「就照著 Google 搜索那樣做就行了。」但作為設計負責人，我們必須反駁這種根本錯誤的類比。

　　換個角度來看：Google 搜索就像是問路去餐廳，你問一次，得到答案，事情就結束了。而 AI 協作更像是和副廚一起下廚，你們要一起動手、試味、調整、一步步完成一道菜。

　　Google 搜索之所以有效，是因為它是一種簡單、無狀態的交互：輸入問題，獲取結果，完事。它的復雜性在于算法，而不在界面設計。

　　但 AI 協作不是這樣，它是一個需要反復嘗試、有上下文、具備「狀態」的過程。正如 Smashing Magazine 所說，AI 工作流程需要「豐富的、多模態的交互模式」，這是對話界面根本無法承載的。

　　對像 Maya 這樣的高階用戶來說，聊天界面帶來了巨大的認知負擔。

　　他們花大量時間解釋背景、重新組織提示語、再把 AI 輸出結果手動搬運到真實工作環境中。我們設計的界面，不僅沒幫他們減輕壓力，反而讓他們更累。

　　我要說明一點：我說的不是那些隨便復制粘貼 AI 輸出內容的普通用戶，而是那些把 AI 當作創意伙伴的深度用戶。這些人才是推動 AI 產品成功的關鍵，而我們目前的設計卻讓他們徹底失望。

　　那些真正把 AI 用戶體驗做對的公司

　　當大多數設計團隊還在聊天氣泡上反復打轉時，少數幾家公司已經在構建 AI 的未來。而他們的成果，也讓那些「聊天優先」的產品顯得像是業余作品。

　　Copilot 截圖

　　GitHub Copilot 能將開發者的生產力提升 56%，靠的是將 AI 深度整合進開發者實際使用的工作環境中，而不是放在一個單獨的聊天窗口里。它的交互設計非常出色：AI 建議直接內嵌在代碼中，配有明確的接受/拒絕按鈕，能理解上下文。

　　Microsoft 365 Copilot 能在財富 500 強企業中獲得 70% 的采用率，關鍵在于他們真正理解了用戶的工作流程。他們沒有再去造一個聊天機器人，而是把 AI 融入用戶已有的工作模式中。這就是系統思維的最佳體現。

　　這些產品不僅更好，它們也代表著更高水平的設計能力。這些背后設計團隊明白一個關鍵點，是「聊天優先」團隊常常忽略的：AI 應該是對現有工作流程的增強，而不是用低效的交互方式去取而代之。

　　混合式工作空間：AI 產品設計的新框架

　　作為設計負責人，我們亟需一個適用于 AI 產品的新設計框架。基于對成功 AI 應用的研究與分析，我提出了「混合式工作空間模型（Hybrid Workspace Model）」：

　　組件一：工作環境
這是用戶真正實現目標的地方——文檔、畫布、電子表格、代碼編輯器、設計工具等。這不是在推翻什么，而是承認一個事實：人們早已建立起自己的工作流程和思維模式，我們應該尊重它們，而不是試圖取代。

　　組件二：智能層
這是嵌入工作環境中的 AI 能力。不是一個單獨的聊天界面，而是在不打斷用戶工作流程的前提下，提供具備上下文理解能力、能保持狀態并給出相關建議的智能輔助。

　　這個智能層可以通過多種方式集成到產品中，例如：內聯建議（如 GitHub Copilot 那樣）、根據用戶操作出現的上下文面板、在現有界面元素上逐步增強功能、背景運行的環境智能（Ambient Intelligence）。

　　關鍵設計原則：

　　上下文感知：AI 能理解用戶當前在做什么

　　漸進式展示：根據用戶熟練度呈現更高級的 AI 功能

　　工作流程整合：AI 是對現有模式的增強，而不是強行創建新流程

　　減輕認知負擔：用戶專注于工作，而不是在「管理 AI」

　　這個框架解決了聊天界面最大的根本問題：把「思考」與「行動」分割開來。現在的用戶需要先在聊天中思考，再把 AI 的輸出手動搬運到實際工作中去——這既耗費腦力，又打斷了專注狀態，正是我們作為 UX 專業人士要極力避免的。

　　設計領導者必須做出的戰略轉變

　　我們需要不再只是把自己當作交互設計師，而要轉變為「工作流程架構師」。那些最成功的 AI 產品，不是因為對話做得更好，而是因為它們更擅長理解并增強人類的工作模式。

　　Google 的設計團隊已經意識到這種轉變，強調 AI 設計的關鍵在于「在人性與技術之間取得平衡」，這種平衡不是通過對話交互實現的，而是通過對上下文的深入整合。

　　Nielsen Norman Group 的最新研究指出，未來的方向是「生成式 UI」——能根據具體用戶情境動態生成的界面，這恰恰是對「一刀切聊天框」思維的有力反擊。

　　給產品設計師的建議：你下一個作品集里不該再是一個聊天界面，而應該展示你如何將 AI 能力嵌入到復雜工作流程中，同時確保良好的可用性和用戶自主權。

　　給設計主管的建議：

　　你真正的競爭力，不在于打造一個專注打磨聊天界面的團隊，而在于建立一個真正懂設計工作流程的團隊。那些在 AI 領域遙遙領先的公司，背后往往都有一群能深度理解人機協作機制的設計領導者。

　　一個不太好聽的預言

　　我想對整個用戶體驗行業發出呼吁：

　　到 2025 年，還在堅持「聊天優先」策略的 AI 產品公司，將難以與那些構建「原生嵌入工作流程」的 AI 體驗的公司競爭。不是說聊天界面本身有多糟糕，而是因為成熟用戶需要更成熟的交互設計。

　　構建真正「深度集成」的 AI 體驗所面臨的技術挑戰，將形成其他產品難以逾越的競爭壁壘，而聊天界面根本無法達到這個層級。那些成功解決工作流程整合問題的團隊，將占據明顯優勢；而「聊天優先」的產品將淪為只能靠低價競爭的普通工具。

　　作為設計專業人士，我們有兩個選擇：

　　要么繼續優化聊天氣泡和消息流程；

　　要么引領整個行業，打造配得上用戶智慧、也配得上我們職業標準的 AI 體驗。

　　聊天框時代，就像我們騎車時的輔助輪。現在，是時候去設計一些真正有價值的東西了。

　　認真對待 Maya 的反饋吧：「我感覺這個 AI 真正理解了我工作的方式。它不是試圖取代我的流程，而是讓我的流程更好。」

　　這，才是 AI 用戶體驗設計的未來。而它的起點，是承認一個可能讓人不舒服的事實——我們過去，也許真的走錯了方向。